基于图像信息处理的车辆自动驾驶控制方法.pdf

根据提供的文件内容，我们可以提炼出以下知识点： 1. 驾驶员视觉信息处理：在自动驾驶领域，驾驶员通常会利用视觉信息来操纵汽车。驾驶员看到的道路图像，与摄像机在相同时刻拍摄的道路图像大致相同。例如，当车辆在直道中间行驶时，驾驶员会保持方向不变；如果车辆偏移，驾驶员则会通过转动转向盘来调整。 2. 路迹追踪控制方法：通过图像信息处理技术，可以实现车辆路迹追踪的自动行驶控制。这一过程包括模拟计算和实验验证，通过控制道路图像的偏移和横向偏差量来达到车辆自动驾驶的目的。 3. 图像偏移的形成与评价：图像偏移是指视觉流相对道路图像点切线的偏移，即道路图像中各点随视觉流在时间内的移动。图像偏移可以通过计算图像面积速度（速度矢量的点积）来综合评价。此外，驾驶员的视野范围随着车速的变化而变化，存在最佳的“视窗”选取问题，这会影响到图像偏移量的计算和车辆转向量的确定。 4. 横向偏差的控制：为了实现车辆自动行驶的精确控制，需要对车辆偏离车道中间的横向偏差进行控制。这通常涉及到计算左侧和右侧车道线的视觉流形成的角度差值。通过选取合适的“视窗”，可以求出横向偏差值，并据此控制车辆的横向位置。 5. 自动转向角的计算：根据图像信息来计算自动转向角速度，公式中包含了转向角、图像面积速度、视窗最近点、视窗最远点以及若干增益系数。这些参数共同决定了一时刻的转向角。采样时间一般设定在0.05至0.1秒，以确保计算的实时性和准确性。 6. 评价指标的应用：为了评价控制方法的性能，需要引入合适的评价函数。评价函数的目的是量化车辆自动驾驶系统的性能，包括但不限于控制精度、响应速度、稳定性和安全性等方面。 以上知识点涉及了自动驾驶系统中的图像处理技术、车辆控制理论、视觉感知模型、路径规划和决策制定等重要方面。在实际应用中，这些理论和技术需要通过严格的试验验证和不断的优化，以满足日益增长的自动驾驶汽车的性能要求。此外，文档中提到的“视窗”选取问题，实际上对应于现代自动驾驶技术中的“感知范围”或“视野范围”，这个概念对于自动驾驶系统的性能至关重要。对于自动驾驶的研究人员和工程师来说，理解和掌握这些基础理论和技术是至关重要的。